Dynamic vibration absorbers (DVAs) in the form of tuned sloshing dampers (TSDs) and tuned mass dampers (TMDs) are commonly used to reduce the wind-induced motion of high-rise buildings. Full-scale performance of structure-DVA systems must be evaluated during the DVA commissioning process using structural monitoring data. While the random decrement technique (RDT) is sometimes employed to evaluate the DVA performance, it is shown to have no theoretical justification for application to structure-DVA systems, and to produce erroneous results. Subsequently, several practical methods with a sound theoretical basis are presented and illustrated using simulated and real-world data. By monitoring the responses of the structure and DVA simultaneously, it is possible to directly measure the effective damping of the system or perform system identification from which the DVA performance can be evaluated.
Spindle state monitoring is getting more and more important according to the technology trend of spindle that is accurate and automated. Spindle state monitoring is to measure the state of rotation vibrations. The spindle rotation error motion detected by sensing device includes rotation object's unbalance, external forced vibrations, shape error of spindle, as well as measuring error of monitoring device. In this paper, we have inspected the runout characteristics. Also, we introduce the way to exclude the runout element that appear while you monitor a spindle state.
Longitudinal and lateral forces acting on tires are known to be closely related to the tract-ability braking characteristics handling stability and maneuverability of ground vehicles. In thie paper in order to develop tire force monitoring systems a monitoring model is proposed utilizing not only the vehicle dynamics but also the roll motion. Based on the monitoring model three monitoring systems are developed to estimate the tire force acting on each tire. Two monitoring systems are designed utilizing the conventional estimation techniques such as SMO(Sliding Mode Observer) and EKF(Extended Kalman Filter). An additional monitoring system is designed based on a new SKFMEC(Scaled Kalman Filter with Model Error Compensator) technique which is developed to improve the performance of EKF method. Tire force estimation performance of the three monitoring systems is compared in the Matlab simulations where true tire force data is generated from a 14 DOF vehicle model with the combined-slip Magic Formula tire model. The built in our Lab. simulation results show that the SKFMEC method gives the best performance when the driving and road conditions are perturbed.
A wireless sensing system is designed for application to structural monitoring and damage detection applications. Embedded in the wireless monitoring module is a two-tier prediction model, the auto-regressive (AR) and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX), used to obtain damage sensitive features of a structure. To validate the performance of the proposed wireless monitoring and damage detection system, two near full scale single-story RC-frames, with and without brick wall system, are instrumented with the wireless monitoring system for real time damage detection during shaking table tests. White noise and seismic ground motion records are applied to the base of the structure using a shaking table. Pattern classification methods are then adopted to classify the structure as damaged or undamaged using time series coefficients as entities of a damage-sensitive feature vector. The demonstration of the damage detection methodology is shown to be capable of identifying damage using a wireless structural monitoring system. The accuracy and sensitivity of the MEMS-based wireless sensors employed are also verified through comparison to data recorded using a traditional wired monitoring system.
A wireless 3 channel ECG monitoring system was developed so that it could monitor the health and movement state during subject's daily life. The developed system consists of a wireless biomedical signal acquisition device, a personal healthcare server, and a remote medical server. Three experiments were performed to evaluate the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device. First, ECG signals were measured using the developed device and commercial reference device during sitting and marking time and compared to verify the accuracy of R-R intervals. Second, the reliable data transmission to remote server was verified on two types of simulated emergency event using patient simulator. Third, during five types of motion in daily life, the accuracy of data transmission to remote server using CDMA network was verified on two types of event occurring. By acquiring and comparing subject's biomedical signal and motion signal, the accuracy, reliability and operability, applicability during daily life of the developed device were verified. In addition, PDA-phone based wireless system enabled subject to be monitored without any constraints. Therefore, the developed system is expected to be applicable for monitoring the aged and chronic diseased people and giving first-aid in emergency.
Guan, Shanyue;Rice, Jennifer A.;Li, Changzhi;Li, Yiran;Wang, Guochao
Smart Structures and Systems
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제16권3호
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pp.521-535
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2015
Vibration-based monitoring is one approach used to perform structural condition assessment. By measuring structural response, such as displacement, dynamic characteristics of a structure may be estimated. Often, the primary dynamic responses in civil structures are below 5 Hz, making accurate low frequency measurement critical for successful dynamic characterization. In addition, static deflection measurements are useful for structural capacity and load rating assessments. This paper presents a DC coupled continuous wave radar to accurately detect both dynamic and static displacement. This low-cost radar sensor provides displacement measurements within a compact, wireless unit appropriate for a range of structural monitoring applications. The hardware components and operating mechanism of the radar are introduced and a series of laboratory experiments are presented to assess the performance characteristics of the radar. The laboratory and field experiments investigate the effect of factors such as target distance, motion amplitude, and motion frequency on the radar's measurement accuracy. The results demonstrate that the radar is capable of both static and dynamic displacement measurements with sub-millimeter accuracy, making it a promising technology for structural health monitoring.
Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.
인체의 동작 센싱 방법에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔으나, 기존의 동작 센싱 방식에는 많은 한계점들이 있다. 기존의 동작 센싱 방식의 한계점을 보완하기 위한 일환의 노력으로, 이 논문에서는 비구속적인 동작 센싱이 가능한 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서를 탐색적으로 연구하는데 목표를 두었다. 이 논문에서는 광섬유 기반의 의류 소매형 동작 센서를 고안하고, 이를 통하여 일상생활 중에 다양한 동작을 센싱하는 것이 가능한가에 대하여 탐색적 연구를 수행하였다. 또한 본 연구의 범위는 광섬유 기반 동작센서의 가능성 여부와 주요 요건을 탐색하는 것이며, 소매 패턴과 봉제 방식의 특성, 착용자의 체형 특성이 미친 영향은 연구 범위에서 제외되었다. 이러한 방식으로 의복에 적용 가능하도록 고안된 광섬유 기반 의류 소매형 동작센서는, 기존의 동작 센싱 시스템에 비하여 더욱 미세한 인체 동작 측정이 가능하며 시간 공간의 제약 없이 저 비용으로 인체 동작 측정이 가능하다는 장점을 갖는다.
The development of AI systems for radiation therapy is important to improve the accuracy, effectiveness, and safety of cancer treatment. The current system has the disadvantage of monitoring patients using CCTV, which can cause errors and mistakes in the treatment process, which can lead to misalignment of radiation. Developed the PMRP system, an AI automation system that uses depth cameras to measure patient's fine movements, segment patient's body into parts, align Z values of depth cameras with Z values, and transmit measured feedback to positioning devices in real time, monitoring errors and treatments. The need for such a system began because the CCTV visual monitoring system could not detect fine movements, Z-direction movements, and body part movements, hindering improvement of radiation therapy performance and increasing the risk of side effects in normal tissues. This study could provide the development of a field of radiotherapy that lags in many parts of the world, along with the economic and social importance of developing an independent platform for radiotherapy devices. This study verified its effectiveness and efficiency with data through phantom experiments, and future studies aim to help improve treatment performance by improving the posture correction mechanism and correcting left and right up and down movements in real time.
In this study, nanofiber-based textile sensors were developed for motion detection and monitoring. Poly(vinylidene fluoride) (PVDF) nanofibers containing zinc oxide (ZnO) nanoparticles and silver nanowires (AgNW) were fabricated using electrospinning. PVDF was chosen as a piezoelectric polymer, zinc oxide as a piezoelectric ceramic, and AgNW as a metal to improve electric conductivity. The PVDF/ZnO/AgNW nanocomposite fibers were used to develop a textile sensor, which was then incorporated into an elbow band to develop a wearable smart band. Changes in the output voltage and peak-to-peak voltage (Vp-p) generated by the joint's flexion and extension were investigated using a dummy elbow. The β-phase crystallinity of pure PVDF nanofibers was 58% when analyzed using Fourier transform infrared spectroscopy; however, the β-phase crystallinity increased to 70% in PVDF nanofibers containing ZnO and to 78% in PVDF nanocomposite fibers containing both ZnO and AgNW. The textile sensor's output voltage values varied with joint-bending angle; upon increasing the joint angle from 45° to 90° to 150°, the Vp-p value increased from 0.321 Vp-p to 0.542 Vp-p to 0.660 Vp-p respectively. This suggests that the textile sensor can be used to detect and monitor body movements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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